摘要

行业和研发组织在自动驾驶技术开发以及为协作式自动驾驶功能的安全评估建立适当的方法方面正在采取重大步骤。安全评估的一个重要组成部分是基于场景的测试。在本文中，作者专注于为一组特定的车辆生成基于场景的测试：通过 V2V 通信实现的车队中的卡车。该基础是由先前提出的针对单个自动驾驶车辆的基于场景的评估方法形成的。然而，这些方法没有考虑车辆间通信组件。讨论了 V2V 通信如何在系统中互连车辆，以及如何在场景描述中包含 V2V 通信。通过实际应用，展示了V2V通信如何影响车队中单辆卡车的测试描述，使评估多品牌车队在公共道路上的安全部署成为可能。

1、介绍

业界在自动驾驶汽车的开发上投入的努力无疑是非常高的。在自动化挑战中，我们区分感知的性能，传感器系统检测、识别、跟踪和预测可能干扰自我车辆的对象的行为，以及控制和决策逻辑的性能，自我车辆的性能，如何能够以尽可能最好的方式尽早预测到这种行为。当然，如果对传感器系统的正确感知失败，那么预测就变得非常困难甚至是不可能的。开发公平可靠的安全评估框架对于自动驾驶汽车在公共道路上的安全部署非常重要，即测试感知性能以及控制和决策逻辑的性能。结果对于监管部门早在开发阶段监控他们允许在道路上行驶的车辆的安全性并指导有关自动驾驶汽车实施的政策以及对于行业了解他们的自动驾驶汽车在道路安全方面的表现非常重要。

基于现实世界场景的安全评估框架被认为是一种结构化的方式来处理自动车辆在公共道路上部署时需要能够以安全的方式处理的无限不同情况。到目前为止，安全评估框架考虑的是单个自动驾驶汽车，它们的反应基于他们对周围交通和环境的看法。基于雷达、激光雷达和/或摄像头技术的传感器系统收集该视图，其中每辆自动驾驶汽车上的传感器融合用于构建一个单一的世界模型。世界模型是自动驾驶汽车决策和控制逻辑的最重要输入，以便车辆提供适当的响应。

实现更高水平自动化的一项重要技术是 V2X 通信（其中 X 代表“一切”），它既考虑了车辆与基础设施 (V2I) 之间的信息交换，也考虑了车辆之间通过 V2V 通信进行的信息交换。后者，即 V2V 通信，是实现卡车安全队列必不可少的技术。预计长途卡车的队列行驶将在降低燃料消耗、通过更有效地利用道路容量而提高交通吞吐量以及通过减少人类在控制道路方面的作用来提高道路安全方面显示出巨大的好处。关于燃料消耗和交通吞吐量，随着排中卡车之间的时间间隔 (THW) 的减少，结果会有所改善。传统的高级巡航控制 (ACC) 系统使用摄像头、雷达和/或激光雷达等传感器测量与排中前车的相对速度和距离，除非车间距相对较大，否则无法确保选择的排中距离是稳定的。通过 V2V 通信，即使在很短的跟随距离下，也可以实现排中的稳定性。

在欧洲地平线 2020 项目 ENSEMBLE 中，开发了技术来展示 V2V 通信支持的异构多品牌卡车队列。由于当前（高度）自动化车辆的安全评估框架不考虑车辆间通信 (V2V) 或更通用的 V2X，因此不可能简单地将这样的安全评估框架应用于卡车队列的用例。欧洲地平线 2020 项目 HEADSTART 旨在定义联网和自动驾驶 (CAD) 功能的测试和验证程序，并以此支持在 ENSEMBLE 中开发的卡车队列解决方案的安全评估。本文展示了如何将“场景”概念的定义扩展到使用 V2V 通信的应用程序以及如何描述测试用例。通过一个实际的例子，展示这在实践中是如何工作的，例如在模型在环或硬件在环仿真中。

2、方案

为了研究 V2V 通信对场景描述和测试用例生成的影响，本文选择了 H2020 ENSEMBLE 项目中的卡车队列用例。关注特定用例的原因是，在基于真实场景的测试用例生成中，操作设计域（根据 SAE J3016 的 ODD）起着重要作用。ODD 用于选择与被测功能相关的那些场景和参数范围。在卡车排中，卡车在短距离内相互跟随，以减少燃料消耗并更有效地利用道路和基础设施。时间间隔 (THW) 越小，潜在的油耗降低幅度越大。已经在小至 0.8 秒的队列卡车之间使用 THW 进行了试验，而在正常交通中，THW 为 2 秒。车辆之间被认为是安全的。

V2V 通信增强卡车队列行驶

为了允许卡车在 THW << 2 秒的排中进行协作，引入了卡车之间的通信。到目前为止，排中的第一辆卡车由一名普通卡车司机驾驶。驾驶员为通过交通而采取的所有操作都会通过排控制消息 (PCM) 立即传达给随后的卡车。后面的卡车有一个自动队列系统，可以在可能的情况下建立和保持与前面的卡车的距离。自动化系统使用摄像头和雷达连续测量速度和与前一辆卡车的距离及其在道路上的位置。有了加速或减速的通信信息，后面的卡车可以同时行动，没有明显的延迟，保持较短的距离。当以低 THW 列队行驶时，安全性可能会受到影响，例如由于卡车之间的通信失败或道路上发生意外事件。在部署功能之前，需要对其进行测试，以确定该功能及其实现是否可以安全地部署在道路上。

被测系统的定义

列队卡车的安全评估需要做出基本选择，因为为被测系统绘制系统边界基本上有两种可能性：

A. 将排作为车辆系统进行评估

在车辆系统中，车辆按照关于使用 V2X 消息（编队协议）的商定规则进行合作。这是图 2 中橙色边界框指示的系统边界：

• 车辆能够从排中的其他车辆 (V2V) 和环境 (I2V) 接收信息并对其进行解释，例如将环境图像作为车辆决策和控制的输入的传感器。

• 消息的传输被认为与执行器的使用类似，例如转向、制动或油门踏板启动。从决策和控制算法接收到执行器的输入。传输的 V2V 消息旨在作为排中另一辆车的决策和控制的输入。

• 唯一跨越系统边界的通信考虑从基础设施接收或传输到基础设施的消息。

B. 评估单个车辆的响应

在评估单个车辆的情况下，重要的是要考虑车辆是一个排的一部分，并且车辆还响应 V2V 通信接收到的输入（系统边界由图 2 中的红色边界框指示）：

• 从前车和后车（V2V）接收信息，用于解释决策和控制软件（类似于传感器）。

• 此外，从基础设施接收到不同类型的信息，例如，关于限速的信息、根据交通状况或道路布局所需的 THW 等。

• 卡车中决策和控制软件的输入用于执行器并传输操作信息。车辆使用传输的操作信息到后方进行操作控制（例如，纵向车辆跟随）。这通常是操作层的一部分，具有实时性。因此，这种 V2V 通信旨在具有低延迟和高更新率。用于排管理的信息具有更多的战术性质，因此对时间的要求不那么严格，但对于所有排成员（上游和下游）来说，共享状态和协调排机动都是有意义的。

• 跨越系统边界的信息考虑从基础设施接收或传输到基础设施的战术和/或战略层信息，以及从前后卡车接收的消息。此外，作为决策和控制（类似于驱动）的结果，由单个卡车生成的消息跨越系统边界。这些传出消息仅针对前面的卡车或后面的卡车。

尽管在评估编队用例时，人们可能会期望获得关于整个排的安全性的结果，但解决排中单个车辆的安全性更有意义。对于作为主动支持功能的编队，每辆单独的车辆仍然有责任安全行事，也作为排的一部分。另一个基本论点来自考虑多品牌编队这一事实，这意味着对于每辆具有编队功能的单独车辆，需要评估此功能的安全性。因此，本文选择评估单个车辆的队列功能。评估需要考虑车辆在排中可以扮演的不同角色（领导者、跟随者、尾随），因为它的功能会随着角色的变化而变化。

如果只考虑整个排，那么需要找到一个解决方案，即排可能有不同的组成，有不同数量的卡车，不同类型的卡车之间的合作以及不同的卡车顺序。排。在这种情况下，需要对所有可能的排配置进行安全评估，这根本不可行。例如，考虑一个三卡车排。如果排中的每辆卡车都由六家欧洲卡车制造商之一制造，则有 216 (6 × 6 × 6) 种可能的排配置。如果对每辆卡车分别进行评估，考虑到它在一个排中的角色，那么只需要考虑 18 个（6 个品牌 × 3 个可能的角色）配置。

设计运行域、场景和测试用例的定义

在描述场景和测试用例以作为 V2V 增强排中卡车基于场景的安全评估的输入之前，首先需要提供定义：

设计运行域 (ODD)

ODD 是对车辆设计的运行时的描述，包括对功能的描述。SAE 汽车标准 J3016 将 ODD 定义为“特定驾驶自动化系统或其功能专门设计用于运行的条件，包括但不限于环境、地理和时间限制，以及/或某些交通或道路特征的必要存在或不存在。”

场景

场景用于描述任何车辆在其生命周期内可能在道路上遇到的情况和条件。更正式地说，场景是对自我载体、静态环境、动态环境以及与自我载体相关的所有事件的相关特征和活动和/或目标的定量描述。第一个和最后一个相关事件之间的时间间隔。如图 3 所示，这包括：

• 动态环境：车辆和行人等其他参与者的活动；

• 静态环境：基础设施、道路和道路设施的类型；

• 场景发生时的光照和天气条件等条件。

测试用例

根据 Stelet 等人的说法，测试是在一组特定条件（测试用例）下使用定量测量（度量）和对可接受结果的参考，对被测系统（测试标准）的陈述进行评估（参考）。

在接下来的部分中，首先将更详细地讨论 V2V 通信。此后，这里介绍的被测系统、ODD、场景和测试用例的定义，使用与 V2V 通信相关的考虑，将用于展示如何扩展场景和测试用例描述以包含相关信息与 V2V 通信有关。因此，这将展示如何描述考虑 V2V 以增强队列功能的测试。

3、发射器和接收器之间的 V2V 通信

V2V 通信是排中车辆之间的无线信息交换，主要发生在运行层，靠近单车自动驾驶系统 (ADS) 的决策和控制逻辑。为了实现通信，每辆车都有一个无线电系统，该系统带有一个用于发送消息的发送器和一个用于接收消息的接收器，如图 4 所示。发送功能例如将车辆的制动意图传达给后面的车辆。与传感器一样，接收功能通过通信获取信息，作为 ADS 中控制和决策逻辑的输入。

基于场景的测试的附加价值在于可以评估场景中事件和活动的过程对接收者对接收到的消息的解释质量的影响。在理想情况下，接收器接收发送器发送的确切消息，延迟可忽略不计。在场景的影响下，环境可能会发生变化（例如，通过隧道）或发射器和接收器之间的视线差异（例如，当排在道路上行驶时），这会影响发射机和接收机之间信息交换的质量。在本文中，假设传输信号的质量不受各种场景的影响。V2V 通信信号的任何恶化（延迟、包丢失、信号丢失）都归因于作用于发射器和接收器之间的信号的干扰，导致接收器接收到的信号质量低于传输的信号，见图 4。

4、V2V 功能的场景描述和测试用例生成

当 V2V 通信是用例的一部分时，例如卡车队列功能，必须确定如何描述场景以包含与此类通信相关的相关信息，或者如何描述潜在的恶化与场景相关的通信质量。

对于与排中的卡车相关的每个场景，确定场景中的哪些活动或事件可能影响 V2V 通信的质量。类似于 SOTIF 标准 ISO 21448:2019，称这些活动或事件为触发条件。触发条件被认为是降低接收到的通信信号质量的干扰的潜在原因。与天气条件（例如雾）可能导致摄像头无法区分自我车辆周围的其他交通参与者的能力相同，触发条件可能会导致 V2V 通信通道和交换的 V2V 消息的干扰。触发条件示例如下：

• 多路径反射：由于动态和静态环境中物体的反射，接收器会多次接收到相同的信号，例如，当开车穿过隧道时。

• 失去视线：发射器（在目标车辆上）和接收器（在自我车辆上）之间的直接视线由于目标相对于自我车辆的重新配置而丢失，例如，当一个排在弯道行驶时。

• 通信信道的可用性和性能：这可能取决于环境、通信系统本身、信道的使用（拥塞、过载）。这会影响消息延迟、消息丢失/丢弃或 V2V 通信功能在最坏情况下完全失败。

这些触发条件的例子表明，场景中的事件和活动的过程（SOTIF：操作情况）与通信的触发条件之间存在直接关系。需要场景和触发条件来确定对接收到的通信信号质量的影响。通信的触发条件被添加到图 3 的场景描述中作为通信触发条件，其方式类似于照明和天气条件。

考虑到为 H2020 ENSEMBLE 项目定义的队列通信协议，通过指示交换的 V2V 通信消息的类型来补充对包括 V2V 通信的场景的描述。从协议中提供的不同类型的消息中，了解到排控制消息 (PCM) 是用于排的操作层的消息集，在排中的车辆之间以 20 Hz 的频率交换控制信息。PCM 包含所有必要的数据，用于纵向和横向控制车辆以实现安全队列行驶。由于这些消息在排中各个车辆的操作控制层中处于活动状态，因此这些消息（或 PCM 通信丢失）可能对安全至关重要。

由于 PCM 的交换主要对排中单个车辆的控制和操作具有实时影响，因此将考虑如何将 PCM 与场景描述联系起来。换句话说，对于基于场景的测试，测试车辆的安全性能，包括可能对安全至关重要的通信部分，并且消息传输的质量可能取决于场景。

无需将触发条件量化为场景描述的一部分，只需知道在现实世界中可以预期通信（接收到的信息或消息）的恶化程度即可。描述恶化的典型参数是：

• 随时遇到的通信延迟。通常，通信延迟在 2 – 4ms 的数量级，但偶尔可能会上升到 6 – 8 ms；

• 在发生消息丢失的不同情况下丢失的 PCM 数量（给定一定的消息频率，这里考虑 20 Hz 的交换率）;

• 检测到通信丢失的时刻（丢失的消息数量增加超过预定义的阈值）和阈值级别。

根据图 4，在生成基于场景的测试时，有两种选择包括 V2V 通信在 PCM 级别的恶化，例如，作为对接收器一侧理想传输 PCM 情况的干扰：

A. 通过独立于同时发生的场景对劣化参数进行随机抽样。

B. 通过将劣化参数与场景相关联，对于那些已显示由于触发条件而影响信号质量的场景，例如，驾驶通过弯道、隧道或钢桥。

需要进行现场测试来识别和表征通信信号恶化，为选项 A 和 B 提供输入。在该方法中，首选选项 A 来测试任何类型场景中通信恶化的影响，独立于恶化的根源。

5、示例

作为本文提出的方法的一个示例，将从卡车队列的许多可能的相关高速公路场景中推导出一个特定场景的测试用例。考虑在高速公路上经常发生的一种情况：引导车辆制动。

这个场景与卡车在一个排中可以扮演的每个角色相关，因此将重点关注领头车、跟随和尾随的角色。该场景发生在一条两车道的单向道路上。自我车辆在右侧车道上行驶（在右侧交通中）。道路（几乎）笔直，没有任何交叉路口。自我车辆（领先、跟随或尾随）最初以恒定速度行驶。另一辆车以最初与本车相同的速度在本车前面行驶。这辆领先的车辆降低了速度。如果自我车辆是排头车辆，则该另一头车辆不是排的一部分。另一方面，如果自我车辆是排中的后车或尾车，则前车也是排的一部分。在后者的情况下，假设前车正确地传输了它的 PCM。

表 1 列出了场景类别领先车辆制动的可能测试用例，其中考虑了不同的 V2V 相关触发条件。请注意，对于每个列出的测试用例条件，可能会有一些变化。例如，在 PCM 丢失的情况下，这可能是较长时间内的几条消息、五个连续的消息等。在通信丢失的情况下，发生这种通信丢失的时刻可能会有所不同。例如，在前面的车辆开始制动之前或在前车的制动动作期间，通信可能会丢失。

为了完成测试描述，表2中列出了测试标准（我们要测试什么？）、指标（我们如何根据测试标准量化性能？）和参考（何时满足测试标准？） 对于参考标准，参数的使用，这样在不同的测试用例之间共享相似的参考标准时，可以更方便地改变这些参考标准的实际值。

6、结论与展望

该示例显示了场景如何通过传感器系统、V2V 通信和驾驶员（对于领先的卡车以及其他卡车中的安全驾驶员）转化为自动驾驶系统 (ADS) 的输入。排中每辆车辆的车载 ADS 的决策和控制逻辑解释输入信号并持续提供响应。这种响应导致对执行器的控制、跨排的信息传输以及可能在 HMI 上向驾驶员提供的信息。通过指示卡车的意图（基于其角色）、卡车直接环境中道路使用者的（动态）行为（显然包括其他人的行为）来描述排中给定卡车的场景列中的卡车（无论何时相关），由传感器系统监测，通过 V2V 通信接收到的信息以及天气、照明和通信触发条件。对于排中卡车的安全评估，这将导致至少以下有关 V2V 通信的测试：

通信系统测试： 测试，类似于传感器感知测试，测试每辆卡车中发射器和接收器的基本功能。与 ADS 向执行器的输出相关的正确消息是否在预定时间点传输？此类测试不一定基于场景，因此，这些测试超出了本文的范围。

基于场景的测试： 针对卡车在排中的每个角色分别进行测试。提供了针对不同场景的测试，其中 V2V 通信的存在会导致额外的变化，作为对接收器侧理想传输 PCM 的情况的干扰。干扰遵循现场测试中表征的通信信号的特征恶化，类似于现场测试中场景的表征。

两种类型的测试都可以在虚拟仿真、硬件在环环境和试验场中进行。

本文提出和演示的方法将应用于 ENSEMBLE 项目中开发的卡车队列用例。为了提供现实和相关的通信测试，需要观察和描述排作战层中 PCM 通信的触发条件和干扰水平。在设置测试设备以在试验场进行测试之前，将在硬件在环 (HiL) 设置中进行测试，以检查试验场测试的可行性。此外，还将进行 HiL 测试以确定哪些测试需要在试验场的现实生活中重复进行。

参考文献

Olaf Op den Camp, Jacco van de Sluis, Erwin de Gelder, & Ihsan Yalcinkaya. (2021, June 29). Generation of tests for safety assessment of V2V platooning trucks. ITS World Congress, Hamburg. https://doi.org/10.5281/zenodo.5040362